大气中过多的碳正在引发诸多matic 变化，对我们人类、动植物的生存构成真正的威胁。极端热浪、风暴、长期干旱和灾难性洪水都是由此造成的。因此，我们需要一些能够帮助减少大气中碳含量的方法，而没有什么比植物更好的选择——没错，就是那些绿色的植物，它们不仅赏心悦目，还能营造宁静的环境，带来活力。.
植物能够从大气中吸收二氧化碳，是因为它们天生就具备这种能力。索尔克研究所的科学家们正利用植物的这一特性，通过改造植物根系来储存更多碳，从而净化空气中的二氧化碳。他们研发的先进工具SLEAP是一款人工智能软件，可以 trac植物根系生长的各种特征。.
设计新型工厂以应对气候变化
索尔克研究所的“植物储能计划”（HPI）致力于开发利用植物储存碳的解决方案，因为植物本身就能够将碳储存在其生物质中。但这种储存通常是暂时的，因为当植物死亡或作物收割后，储存的碳就会返回大气。索尔克研究所正努力提高植物储存碳的能力，并延长储存时间。.
HPI的科学家们正在使用SLEAP软件设计这些能够应对气候变化的植物。该软件使用起来非常简便，最初是为 trac实验室中动物的活动而设计的，现在也被用于研究根系结构。.
在最近的一项研究中，研究人员公布了 SLEAP 的新方案，该方案将分析根系特征，例如根系的生长深度、宽度、随时间增长的大小以及其他物理特征，这些特征在 SLEAP 出现之前测量起来相当费力且耗时。.
SLEAP是植物研究领域的一项重大进步
SLEAP项目已经为科学家们提供了帮助，他们建立了一个庞大的植物根系图谱。dent这些植物根系将有助于科学家们找到与他们所寻找的特征相关的基因。此外，它还有助于 defi植物的多个特征是否由相同的基因 defi。.
索尔克研究所的研究人员将能够确定哪些基因有助于设计他们的新型植物。参与SLEAP项目开发的科学家伊丽莎白·贝里根表示：
“我们创建了一个在多种植物类型中得到验证的稳健方案，该方案减少了分析时间和人为错误，同时强调了可访问性和易用性——而且它不需要对实际的 SLEAP 软件进行任何更改。”
资料来源：索尔克研究所。.
索尔克研究所的研究人员在不同类型的植物上测试了该模型，例如水稻、油菜和大豆。他们还用十字花科植物拟南芥（学名：Arabidopsis thaliana）进行了测试，试验后发现，SLEAP 在训练人工智能模型方面比以往的方法快 10 倍，在新数据上预测植物结构方面也快 10 倍。
研究人员目前正致力于一项新的挑战，即利用SLEAP技术研究三维根系结构。SLEAP技术的研究将继续进行，因为它已经加快了索尔克研究所的研究进程。
